【IT168 资讯】IBM和Twitter近期宣布合作，推出业界第一款基于Twitter数据的云数据分析服务。该项服务可以帮助企业业务人员和开发人员通过Twitter数据，获取用于商业行为的洞察。据悉，第一批使用该服务的客户项目超过百个--IBM和Twitter的这次合作正在帮助客户将社交数据运用到业务决策之中。

　　作为一个实时、互动的全球公共信息平台，Twitter拥有世界上少有的数据源--来自世界各地的人们聚集Twitter上无所不谈。

　　但是企业业务人员并不满足仅仅倾听社交平台上的声音，他们还期望能够利用Twitter提供的信息，帮助企业进行重要决策。这就需要他们必须首先将有效信息从海量的干扰信息中分离出来。为此，IBM引入了包括天气预报、销售信息和产品库存统计等上百万个来自于其他公共和商业数据流的数据点，将这些数据和Twitter的数据集合，分析和挖掘数据之间紧密的相关性，获得更多可付诸行动的洞察。

　　Twitter公司数据战略部副总裁Chris Moody表示：“过去，太多的业务决策依赖于销售、促销和库存等内部数据。如今，Twitter所提供的数据能够很好地反映客户的反馈信息，可以帮助企业更为便捷地讲其整合到决策之中。而IBM非常好的大数据分析能力正好可以帮助企业充分利用这些宝贵的社交数据。尤其在零售、电信、金融等领域，用户对于对Twitter数据的需求是非常大的。”

　　针对企业用户和开发者，新款云分析服务可以帮助用户：

　　创建支持社交数据的应用：开发者和创业者可以通过基于Bluemix的IBMTwitter洞察服务（IBM's Insights for Twitter）进行搜索和快速浏览，挖掘Twitter平台上丰富的内容，并汇聚洞察。

▲基于IBMBluemix的Twitter洞察服务

　　将复杂的，预测性分析与Twitter数据融合：通过自动化的数据管理、预测分析以及可视化的展现，IBM Watson Analytics能够快速地将Twitter数据导入任何商业项目之中，并从发现和解释隐藏的模型及关系，帮助商务人员加快理解事件的来龙去脉，并预测未来的走向。

▲导入Twitter数据后，IBM Watson Analytics的分析图

　　分析Twitter的数据更加简单：通过预配置的Biginsights on Cloud集群访问Twitter的内容，结合已在IBM Bluemix上线的功能全面的IBM企业版Enterprise Hadoop-as-a-Service服务。如今，4000多名IBM专家已经通过访问Twitter数据，可以提供IBM行业解决方案和云服务的数据分析能力。

　　IBM和Twitter新社交洞察合作行之有效支持业务决策

　　IBM和Twitter的这次合作为企业提供了前所未有的强大能力，帮助企业做出更为明智的业务决策。一方面是聚集了海量信息Twitter通过其独特的表达方式，向企业描述世界在说什么；另一方面是IBM通过其非常好的分析能力，为业务决策者提供可付诸行动的洞察。

　　目前，专家们通过第一批上线的上百个项目，获取了以下三类社交洞察：

　　洞察一：地理造成的地区差异显着：经济全球化和个体的本土性同时存在。即使在具有相同数据历史的同一个细分市场中，不同地理区域的用户流失率也会呈现出显着差异。

　　在传统依赖于订阅用户的电信公司和媒体公司之中，绝大多数正在为用户的高流失率头疼不已。为此，这类公司正在试图开发复杂的分析模型来了解和预测客户的流失。但在特定地理区域内，天气或节点性事件的影响通常难以琢磨。对此，IBM把Twitter数据和雨雪大风等会引发服务中断的事件信息结合，发掘天气变化、用户在Twitter上的抱怨与客户流失之间的关系。结合当地Twitter数据与气象数据进行分析，IBM极大地改进了客户流失模型。有一家公司在IBM的帮助下减少了5%的客户流失率。

　　洞察二：内部员工流动直接影响对外销售：零售企业中员工的离职会直接影响到其最忠实的顾客。企业内部发生的私密事件往往会经由社交平台曝光在大庭广众之下。所谓没有密不通风的墙即是如此。

　　IBM的分析模型显示，在注重个人口味喜好的餐饮服务业，客人非常看重和服务生之间建立的关系，并常常喜欢在Twitter的平台上表达这些感受和看法。一旦因为员工离职导致关系中断，客人就会在Twitter上抱怨，并表示可能会重新考虑是否要继续来此就餐。IBM在Twitter上调取了不同类型的商店和餐馆关于忠诚度的信息，比对这些商店和餐馆的财务营业数据，发现顾客对员工流动的不满不仅会对销量产生负面影响，高价值的忠实客户对此尤其敏感。一项超过600万人参与的商户忠诚度调查显示，这些高价值的忠实用户是几乎每天都光临的常客，虽然仅占总体人数的3.3%,为商户贡献的利润却是最多的。

　　社交洞察影响流行趋势：Twitter上的观点所表达的用户对于时尚流行的趋势需求，对于服装行业是非常重要的。一条个人的评论都有可能成为流行趋势风靡全球。

　　制造业厂商通常希望知道在何时应该生产什么样的商品，但不断变化的零售趋势和消费习惯让他们难以随需应变。IBM发现，对于服装行业为代表的制造厂商来说，Twitter是一个具有非常有效的价值需求指标。借助IBM研究院所提供的心理语言学分析工具，制造商可以从那些具有影响力的时尚博主所发布的Twitter信息中，非常全面地获取消费者心态、认知及社交等各种因素。把这些因素与销售和市场份额信息等运营数据相结合，制造商就可以更好地理解为什么某些产品会炙手可热，而另一些却无人问津。这不但可以帮助制造商改进营销策略，同时能为未来产品的开发提供参

　　IBM全球企业咨询服务部大数据及分析全球领导人Glenn Finch表示：“IBM和Twitter这次合作是里程碑式的：利用领先大数据分析和认知技术挖掘数十亿条实时产生的社交信息，帮助企业做出更明智的决策。结合IBM在行业领域的经验以及强大的数据管理和分析洞察能力，Twitter数据现在已经可以为我们所用，驱动企业内部决策。”